取得分析の紹介

Acquisition Analysisは、ユーザーがどのようにしてあなたのサイトやアプリに到達しているかを迅速に理解し、コンバージョン率を向上させるために最適化が必要な獲得チャネルやページビューを特定するのに役立ちます。

獲得元

主な獲得元と副次的な獲得元を使用してデータをグループ化できます。この分類は、どの獲得チャネルが他よりも優れているかの包括的な概要を提供します。

• マーケティングチャネル: これはデフォルトで選択される内訳です。UTMパラメータとリファラーを使用してトラフィックを条件に基づいて分類します（例: Paid Social, Display, Email）。
• リファラー: あなたのサイトにトラフィックを送信しているウェブサイトやソースを表示します。この情報は、ユーザーのブラウザによって送信されるHTTPリファラーヘッダーから抽出されます。
• ランディングページ: ユーザーがあなたのサイトに到着したときに最初に表示されるページです。これは、ユーザーのセッションで最初にアクセスされたページのURLを分析することによって決定されます。
• UTMソース: URLクエリパラメータから抽出されたUTMパラメータに基づいて、トラフィックのソースを追跡します（例: Google, Facebook, Newsletter）。
• UTMメディア: URL内のUTMパラメータを分析することによって使用されたマーケティングメディアを特定します（例: cpc, email, social）。
• UTMキーワード: あなたのキャンペーンで使用される特定のキーワードのパフォーマンスを分析します。これもURL内のUTMパラメータから取得されます。
• UTMコンテンツ: URL内のUTMパラメータを調べることによって、広告コンテンツやリンクの異なるバージョンを区別します。
• UTMキャンペーン: URL内のUTMパラメータを使用して、特定のマーケティングキャンペーンの全体的なパフォーマンスを追跡します。
• デバイスタイプ: デスクトップ、モバイル、タブレット間のパフォーマンスを追跡します。この情報は通常、ユーザーのブラウザによって送信されるユーザーエージェント文字列から派生し、デバイスやオペレーティングシステムに関する詳細が含まれています。
• 国: トラッキング時にIPアドレスを使用して決定されます。ただし、IPアドレスは保存されません。

マーケティングチャネルプロパティの定義:

メトリクス

分析は3つの主要な領域に分類されます:

ユーザー: 合計および新規ユーザー数。

• すべてのユーザー: 選択した日付範囲内の合計ユニークユーザー。
• 新規ユーザー: 選択した日付範囲内で初めてセッションを体験するユニークユーザー。

エンゲージメント: セッション、バウンス率、セッションの持続時間を含むメトリクス。

• セッション: 選択した日付範囲内の合計セッション数。
• 直帰率: ページビューが1回のみのセッションの割合。
• 初回セッション直帰率: 初回セッションに特化した直帰率。
• セッションの持続時間: 中央のセッション持続時間（直帰したセッションを除く）。
• 初回セッションの持続時間: 初回セッションの中央値（直帰したセッションを除く）。
• エンゲージメント時間: ユーザーが積極的にインタラクトした中央値（60秒を超えるアイドル時間を除く）。
• 初回セッションのエンゲージメント時間: 初回セッションの中央値（60秒を超えるアイドル時間を除く）。
• 新規ユーザーあたりのセッション数: 新規ユーザーあたりの平均セッション数。
• ページビュー: 選択した日付範囲内の合計ページビュー。
• セッションあたりのページ数: セッションあたりの平均ページビュー数。

コンバージョン: コンバージョンイベントのカウントとコンバージョン率。

• 合計: コンバージョンイベントの数。
• コンバージョンしたユーザー: コンバージョンイベントを完了したユーザー。
• コンバージョン率: コンバージョンに至ったセッションの割合。
• 新規ユーザーのコンバージョン率: 新規ユーザーに特化したコンバージョン率。
• 価値: すべてのコンバージョン値の合計。
• コンバージョンあたりの価値: コンバージョンイベントあたりの平均価値。
• ユーザーあたりの価値: ユニークユーザーあたりの平均コンバージョン値。
• セッションあたりの価値: セッションあたりの平均コンバージョン値。

マーケティングチャネルを除くエンゲージメント列のセッションに関するすべての内訳は、再生アイコンをクリックすることで特定の獲得元のセッションリプレイのリストを表示できます。これにより、典型的なユーザーセッションに関する定性的な洞察が得られ、主要なパフォーマンス指標をよりよく理解し解釈するのに役立ちます。